RefMag.ru - Оценка. Помощь в решении задач, тестов, практикумов, курсовых, аттеста­ционных

RefMag.ru - Помощь в решении в учебе
Заказать:
- заказать решение тестов и задач
- заказать помощь по курсовой
- заказать помощь по диплому
- заказать помощь по реферату

Репетитор оценщика

Готовые работы заочников

Тесты:

Задачи:

Примеры работ по оценке

Примеры курсовых работ
Примеры аттест­ационных работ
Учебные дисциплины
Литература
Заказ работ:




Экспертная и репетиторская помощь по решению тестов, задач, практикумов и всех других видов работ. Сергей.
[email protected], ,

Примеры выполненных работ: | контрольные | курсовые | дипломные | отзывы |




Букинистическая книга:

Список литературы по оценке недвижимости > Определение рыночной стоимости оцениваемого имущества

Определение рыночной стоимости оцениваемого имущества

Дудник Д.В., Бирюков С.А., Дьяков С.А., Яроменко Н.Н. Определение рыночной стоимости оцениваемого имущества // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2017. № 129. С. 1304-1331.

Скачать оригинал статьи

Фрагмент работы на тему "Определение рыночной стоимости оцениваемого имущества"

Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 1 УДК 330.526 UDC 330.526 08.00.00 Экономические науки Economic sciences ОПРЕДЕЛЕНИЕ РЫНОЧНОЙ СТОИМОСТИ ОЦЕНИВАЕМОГО ИМУЩЕСТВА DETERMINATION OF MARKET COST OF VALUED REAL ESTATE Дудник Данил Владимирович к.э.н., доцент Dudnik Danil Vladimirovich Cand.Econ.Sci., associate professor SPIN-код: 3862-2797 SPIN-code: 3862-2797 Бирюков Сергей Алексеевич к.с-х.н., доцент Biryukov Sergey Alexeevich Cand.Agr.Sci., associate professor SPIN-код: 8415-4052 SPIN-code: 8415-4052 Дьяков Сергей Александрович к.э.н., доцент Dyakov Sergey Alexandrovich Cand.Econ.Sci., associate professor SPIN-код: 9193-5576 SPIN-code: 9193-5576 Яроменко Наталья Николаевна к.э.н., доцент Yaromenko Natalia Nikolaevna Cand.Econ.Sci., associate professor SPIN-код: 3081-9559 SPIN-code: 3081-9559 СКФФГБОУ ВО «Российский государственный университет правосудия», Северо-Кавказский филиал, Краснодар, Россия Northern-Caucasian Branch of Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Russian State University of Justice”, Northern – Caucasian Branch, Krasnodar, Russia Статья посвящена оценке рыночной стоимости объектов недвижимости с помощью наиболее распространенных на практике формализованных и неформализованных методов, а именно: экспертные оценки, бальный метод, корреляционно-регрессионный анализ, метод сетевого моделирования, которые позволили определить с учетом корректировок стоимость 1 кв. м. объекта недвижимости. Проведен расчет корректировки, который производится по определении срока окупаемости, по производственной недвижимости и по объектам энергетики в среднем по России (по публичным офертам реализации инвестпроектов, по аналитическим статьям), по определении доходности специализированной и неспециализированной недвижимости (как показатель обратный сроку окупаемости), по определении корректировки (мультипликатора) на назначение к стоимости земельного участка, как отношение коэффициентов дисконта (коэффициента дисконта объектов неспециализированного назначения к коэффициенту дисконта объектов специализированного назначения) The article is devoted to the assessment of market price of real estate objects with the help of the most spread formalized and non-formalized methods on practice, mainly: expert valuation, score method, correlation-regression analysis, method of net modeling which allowed to determine the cost of 1 km2 of real estate taking into account the updating. There was conducted the calculation of updating which is done by the determination of the recoupment term on production real estate and on objects of energetic in average throughout Russia (on public offers of realization of investment projects, on analytic articles), determination of profitability of specialized and non-specialized real estate (as a sign which is reverse recoupment term), determination of updating (multiplier) on purpose to the cost of land plot, as the relation of coefficients of a discount (coefficient of the discount of non-specialized objects to the coefficient of specialized objects) Ключевые слова: ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ, БАЛЬНЫЙ МЕТОД, КОРРЕЛЯЦИОННО- РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, МЕТОД СЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ, РЫНОЧНАЯ СТОИМОСТЬ, ОБЪЕКТЫ ОЦЕНКИ, ЗЕМЕЛЬНЫЕ УЧАСТКИ В СОСТАВЕ ЗЕМЕЛЬ НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТОВ, СРОКИ Keywords: EXPERT ASSESSMENT, SCORE METHOD, CORRELATION-REGRESSION ANALYSIS, METHOD OF NET MODELING, MARKET COST, OBJECTS OF ASSESSMENT, LAND PLOTS IN SETTLEMENTS, RECOUPMENT TERMS ON OBJECTS Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 2 ОКУПАЕМОСТИ ПО ОБЪЕКТАМ Doi: 10.21515/1990-4665-129-094 Наиболее распространенной на практике оценкой рыночной стоимости объекта является метод экспертных корректировок, базирующийся в основном на профессиональном опыте и интуиции оценщика и, как следствие, имеющий весьма субъективный характер. Ведущими специалистами в области оценочной деятельности не раз отмечалась необходимость снижения субъективности и повышения достоверности результатов практических оценок, чему может способствовать применение в оценочной области математически обоснованных методов, в частности, методов многомерного регрессионного анализа. Для задачи оценки рыночной стоимости в настоящем исследовании нами применен метод классической линейной регрессии, основанной на методе наименьших квадратов (МНК). Пусть имеется выборка из N известных значений цен объектов- аналогов y1, y2,…, yN. И пусть нами выделено k характеристик объекта недвижимости, влияющих на результирующее значение стоимости. Обозначим численные значения этих характеристик как xi1, xi2,…, xik, i=1,…, N для объектов-аналогов и x01, x02,…, xok – для объекта оценки. В собственно линейной модели регрессионная связь ищется в виде: i i i ikk y = a + xa + xa +... + xa ~ 0 11 22 , i=1,…,N. (1) К этому же виду могут быть приведены степенная ak ik a i a i i y xa x ...x ~ 1 2 = 10 2 , i=1,…,N (2) и показательная i i ik x k x x i y aa a ...a ~ 1 2 = 10 2 , i=1,…,N (3) зависимости. После логарифмирования правых и левых частей Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 3 получим: i i i k ik y ln a a ln x a lnx ... a ln x ~ ln = 0 + 1 1 + 2 2 + + , i=1,…,N (4) i i i ik k y ln a x ln a x ln a ... x ln a ~ ln = 0 + 1 1 + 2 2 + + , i=1,…,N. (5) После замены переменных i i y y ~ ln ~? = , ij ij x? = ln x для i=1,…,Nиj=1,…,k, 0 0 a? = ln a в первом случае и i i y y ~ ln ~? = , i i a? = ln a для i=1,…, N, 0 0 a? = ln a – во втором, зависимости (2) и (3) примут вид (1). Значение i y ~ , вычисленные с помощью регрессионной зависимости (1) для i-того аналога, могут отличаться от значения стоимости yi, известного на рынке: i i i y = y + ? ~ . МНК ищет коэффициенты системыуравнений (1), исходя из условия минимизации суммы квадратов отклонений: a n i i min 1 2 ? ? = ? . В результате коэффициенты могут быть найдены из уравнения A=(X T X) -1XT Y, где: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = k a a a a A M 2 1 0 , ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = = = = = = = = = = = = = = = n i ik n i iki n i iki n i ik n i iki n i i n i ii n i i n i iki n i ii n i i n i i n i ik n i i n i i T x xx x x x x xx x x x x x xx xx n x x x X X 1 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 2 1 21 1 2 1 1 1 21 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 ... ... ... ... M , ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = ? ? ? ? = = = = n i iki n i ii n i ii n i i T xy xy xy y X Y 1 1 2 1 1 1 M . (6) Получив коэффициенты регрессионной зависимости, можно вычислить значение стоимости 0 ~ y для объекта оценки, подставив в (1) значения x01, x02,…, xok его характеристик. Нельзя, однако, ограничиться этой точечной оценкой. Необходимо оценить точность и надежность полученного результата. Для этих целей может быть использован ряд статистических критериев. Приведенные ниже статистические оценки получены и справедливы в предположении нормальности распределения Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 4 случайной величины y, а также независимости и нормальности распределения погрешностей ?i. 1) Стандартное отклонение (СКО) результата s€(или остаточное СКО): 1 € ? ? = n k Q s ост , где: ? ?( ) = = = = ? n i i i n i ост i Q y y 1 2 1 2 ~ ? , (7) используется для построения доверительного интервала полученного результата. Вместоs€ часто говорят о несмещенной оценке остаточной дисперсии 2 s€ , 2 s€ = s€ . Рыночная стоимость оцениваемого объекта со статистической надежностью ?попадет в доверительный интервал € ( ) ] ~ [ 0 1 y0st X0 X X X T T ? ± ? , ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = k x x X 0 01 0 1 M где X0 – столбец: t? – значение t-распределения Стьюдента для уровня значимости ?=1-? и числа степеней свободы (N-k-1), 2) Коэффициент определенностипозволяет судить о том, какой процент дисперсии известных рыночных данных объясняется с помощью регрессионной зависимости. R ост R Q Q Q R + = 2 (8) Коэффициент определенности наряду с остаточным СКО служит показателем качества регрессионной модели. Из двух регрессионных моделей предпочтение отдают той, которая характеризуется меньшим остаточным СКО или большим коэффициентом определенности. Как Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 5 видно, величина (8) обратно пропорциональна (7), поэтому применение этих двух критериев равнозначно. 3) Проверка значимости уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера основана на вычислении статистики ост R kQ n k Q F ( ? ? )1 = , где ? = = ? n i R i Q y y 1 2 ) ~ ( Остаточная сумма квадратов Qост представляет собой показатель ошибки предсказания с помощью регрессии известных рыночных значений стоимости. Ее сравнение с регрессионной суммой квадратов QR показывает, во сколько раз регрессионная зависимость предсказывает результат лучше, чем среднее y . Значение коэффициента Фишера (8) сравнивают с критическим значением Fкр, представляющее собой значение F-распределения (распределение Фишера-Снедекора) со степенями свободы (N-k-1), k и уровнем значимости ?=1-?. Если неравенство F >Fкр выполнено, то регрессионная зависимость (1) статистически значимо (с надежностью ?) описывает известные рыночные данные. Если регрессионная зависимость незначима, то принимается гипотеза о равенстве нулю всех коэффициентов регрессионной связи в генеральной совокупности. В таком случае применение методов регрессионного анализа применительно к выбранным влияющим факторам не имеет смысла, и следует либо анализировать иные влияющие факторы, либо прибегнуть к оценкам с помощью среднего. При этом необходимо помнить, что задачи индивидуальной оценки недвижимости имеют ряд особенностей, требующих дополнительного внимания и обработки рыночных данных. В первую очередь это связано к количеству объектов аналогов, используемых при расчете сравнительным подходом. Рынок недвижимости является замкнутым в рамках того или иного Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 6 территориального образования и, как следствие, в фиксированный промежуток времени на нем имеется информация о весьма ограниченном количестве сделок с близкими аналогами оцениваемого объекта, в особенности для коммерческой и специализированной недвижимости. Поэтому на практике в большинстве случаев стандартные требования к объему N рыночных данных (превышение в 5–7 раз количества используемых моделью независимых факторных переменных) оказываются невыполнимыми. Применительно к наиболее распространенным значениям числа основных влияющих факторов – 4–7, позволяющих строить адекватные модели для отдельных сегментов рынка недвижимости, необходимый объем выборки однородных рыночных данных должен составлять порядка 25–50 сделок или предложений к ним. Опыт показывает, что это слишком жесткое требование для пассивных рынков российских поселений, за исключением, может быть, таких городов как Москва, Петербург, Екатеринбург, Нижний Новгород и некоторые другие. Данные требования ориентированы на классическую постановку задач статистического моделирования, характерную для массовой оценки, когда главной целью исследования является выявление отдельного влияние каждого из факторов на исследуемую величину (результирующий признак). Применительно к задачам индивидуальной оценки объектов недвижимости, такой подход можно считать избыточным. Действительно, основной целью индивидуальной оценки является количественное определение суммарного результирующего влияния основных ценообразующих факторов на значение стоимости объекта недвижимости. В работе (Анисимова И.Н., Баринов Н.П., Грибовский С.П. «О требованиях к количеству сопоставимых объектов при оценке недвижимости сравнительным подходом». Вопросы оценки. Научно- практический журнал. М.: РОО, 2003, №1, с.2-7) убедительно показано, Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 7 что для получения представляющих практический интерес результатов моделирования цены оцениваемого объекта недвижимости методами множественной линейной регрессии по выборке рыночных данных о ценах (арендных ставках) его аналогов, необходимо иметь в распоряжении, как минимум, N=2(k+2) аналогов оцениваемого объекта (где , N– количество аналогов (объем выборки);k - количество основных ценообразующих факторов). Такой объем выборки достаточен при требуемом уровне коэффициента детерминации R2?0,7. Если отличия в характеристиках объекта оценки и отобранных аналогах достаточно малы и модель хорошо специфицирована (коэффициент детерминации R2?0,8), потребный объем выборки может быть оценен значением N=2(k+1). При наличии на рынке очень близких аналогов и верной спецификации модели (R2?0,9) для статистической значимости регрессионного уравнения достаточно иметь объем выборки, равный N=k+5. В любом из этих случаев потребный (минимально достаточный) объем выборки существенно ниже, чем определенный для стандартных задач выражением N=(5 – 7)k: Таблица 1 - Сравнения требуемых объемов выборки рыночных данных Качество модели (R2) Количество ценообразующих факторов (k) Формула 3 4 5 6 7 расчета 70% 10 12 14 16 18 N=2(k+2) 80% 8 10 12 14 16 N=2(k+1) 90% 8 9 10 11 12 N=k+5 21 28 35 42 49 N=7k Опыт практического моделирования при решении задач индивидуальной оценки показывает, что существующее состояние рынка позволяет формировать выборки из объектов-аналогов, обеспечивающие получение значений коэффициента детерминации не ниже 0,8. Это Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 8 означает, что для наиболее часто применяемых моделей с числом факторов 4–5 статистическая значимость уравнения обеспечивается уже при объеме выборки, содержащем 10–12 аналогов соответственно. Так же отметим, что с повышением однородности выборки (близости аналогов к объекту оценки) растет и адекватность применения линейной модели регрессии. Другой важной особенностью является необходимость учета в регрессионной модели факторов разной, в том числе и неколичественной, природы. Значения числовых характеристик могут быть как непрерывными, так и дискретными. Неколичественные признаки также могут быть различны: порядковые (качественные) – выраженные в баллах, рангах и характеризующие степень проявления того или иного качества, и номинальные, значения которых не связаны никаким естественным упорядочением, например, описывающие различные классы объектов. В задачах индивидуальной оценки чаще приходится сталкиваться с порядковыми признаками, поскольку: 1. при формировании исходной выборки рыночных данных стараются отобрать сопоставимые объекты недвижимости, принадлежащие, как правило, одному классу; 2. эксперт обычно в состоянии высказать экономическую гипотезу о характере влияния значений признака на оцениваемую величину, хотя и не может дать четкого количественного выражения этого влияния. Основными источниками информации, использованными в ислледовании, стали данные открытых электронных и печатных изданий:Автоматизированная информационная система «Мониторинг рынка недвижимости» https://rosreestr.ru/wps/portal/, интернет-портал: http://www.bizzona.ru/,http://businessesforsale.ru/,http://www.anport.ru/,http://n ikvrn.ru/catalog/,http://www.roszem.ru,http://www.zemelky.ru, http://realty.msk.acoola.ru/,http://www.961-961.ru, где в режиме свободного доступа размещаются сведения о публичных офертах, аналитические Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 9 материалы, экспертные оценки. В качестве объектов аналогов в данной работе использованы данные о земельных участках, предлагаемых к продаже категория – земли населенных пунктов под коммерческое использование. Вид разрешенного использования определялся из текстов объявлений, ниже представлена выборка предложений, используемая для построения модели. Необходимо отметить тот факт, что по объектам-аналогам, из объявлений о продаже которых не представляется возможным установить актуальность информации на дату оценки, между тем было проведено телефонное интервьюирование продавцов или их представителей. В результате общения с продавцами (или их представителями) было выяснено, что рыночная информация об объектах-аналогах, обнаруженная при проведении оценки, была актуальной на дату оценки. Оснований сомнений в недостоверности таковой информации нет. Таблица 2 – Описание объектов-аналогов исходной выборки №п/ п Описание Площадь, кв.м Расстоя ние от МКАД, Км. Цена, руб. Коммуник ации 1 город Железнодорожный, зем. участок, промышленного назаначения 806000 10,00 1499160000 2 Земельный участок пром.назначения, 3920000 60,00 2178187200 коммуника ции, 5 мВт 3 Земельный участок пром. назначения, 16000 8,00 44800000 коммуника ции 4 Петровское (НароФоминскиймун. р-н) 6000 33,00 12630000 Коммуник ации по границе 5 Рузский район, Тучково 25000 60,00 30000000 - 6 Земельный участок промыш. 24000 80,00 26700000 электричес тво, газ по границе 7 Земельный участок промназначения 150000 12,00 360000000 возм. быстр. подключен ие 8 Земельный участок, (межевание) 120000 3,00 360000000 коммуника ции по границе Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 10 9 Участок, Земли пром. 28000 15,00 50000000 по границе уч. газ, эл во 10 Участок пром.назн. Примыкает к трассе А104 30000 16,00 72000000 по границе уч. газ, эл во 11 Участок земли промышленности 400000 50,00 400000000 по границе 12 Земельный участок пром. назначения, 5000 8,00 14000000 коммуника ции 13 Новомосковский округ рядом с ж/д станцией Апрелевка СРОЧНО! 1500 24,00 5000000 все 14 Земельный участок пром. назначения 4200 50,00 12500000 все 15 Участок, 5 га - забетонировано и огорожено. Хорошие подьездные пути с Международного ш. 108000 10,00 270000000 400 кВт Скважина 16 Черная Грязь (Солнечногорскиймуниц . р-н). промышленно- комерческого назначения; огорожен. Рядом трасса 27800 12,00 64715000 по границе 17 Дурыкино, раз- мещпром-производства 105600 28,00 211200000 до границы проведено эл-тво, вода 18 Калининец. Зем. участок промышл. 50000 36,00 112000000 - 19 Павловская слобода 92600 20,00 194460000 Все коммуника ции 20 д. Рожново. Участок 2 га. пром. назн. 20000 40,00 38400000 100кВт , газ - 30м 21 Земельный участок пром. назн., подъезд.пути 25000 70,00 18750000 электричес тво, газ по границе 22 г. Котельники земля пром. назначения 37300 3,00 147200000 125 кВт 23 Участок назнач.-произв- складской комплекс 41000 7,00 130000000 Коммуника ции есть 24 земля пром. назначения 20000 12,00 51200000 - 25 Железнодорожный, зем., пром. назан. 33000 10,00 74250000 - 26 Железнодорожный, зем., пром. назан. 86000 10,00 158240000 - 27 Участок земли промышленности 75000 70,00 86400000 коммуника ции по Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 11 границе В таблице 3 приведены показатели ценообразующих факторов для объектов-аналогов, используемых в модели. Таблица 3 – Значения ценообразующих факторов для объектов- аналогов, используемых в модели 1 №п/п Площадь, м2 Цена, руб. Удельная цена, руб./м2 с учетом корректировки на торг Расстояние от МКАД, км. Наличие электроснабжения 1 806000 1499160000 1701,90 10,00 нет 2 3920000 2178187200 508,43 60,00 есть 3 16000 44800000 2562,00 8,00 есть 4 6000 12630000 1926,08 33,00 нет 5 25000 30000000 1098,00 60,00 нет 6 24000 26700000 1017,94 80,00 нет 7 150000 360000000 2196,00 12,00 есть 8 120000 360000000 2745,00 3,00 нет 9 28000 50000000 1633,93 15,00 нет 10 30000 72000000 2196,00 16,00 нет 11 400000 400000000 915,00 50,00 нет 12 5000 14000000 2562,00 8,00 есть 13 1500 5000000 3050,00 24,00 есть 14 4200 12500000 2723,21 50,00 есть 15 108000 270000000 2287,50 10,00 есть 16 27800 64715000 2130,01 12,00 нет 17 105600 211200000 1830,00 28,00 нет 18 50000 112000000 2049,60 36,00 нет 19 92600 194460000 1921,50 20,00 есть 20 20000 38400000 1756,80 40,00 есть 21 25000 18750000 686,25 70,00 нет 22 37300 147200000 3610,94 3,00 есть 23 41000 130000000 2901,22 7,00 есть 24 20000 51200000 2342,40 12,00 нет 25 33000 74250000 2058,75 10,00 нет 26 86000 158240000 1683,60 10,00 нет 27 75000 86400000 1054,08 70,00 нет В ходе анализа к ценам аналогов были внесены корректировки на 1 Значения ценообразующих факторов, присущих объектам-аналогам, определялись аналогично значениям ценообразующих факторов, присущих объектам оценки, в соответствии с информацией приведенной в информационных источниках (текст объявления) с использованием интернет ресурса http://maps.yandex.ru и http://www.aviatablo.ru/. Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 12 различия, существующие между аналогами и объектом оценки. Отрицательная корректировка вносится в случае, если по данному показателю аналог превосходит объект оценки, а положительная – если по данному показателю аналог ему уступает. Далее рассмотрим выбор элементов сравнения и расчет корректировок Выбор элементов сравнения. Базой для внесения поправок является единица сравнения – цена продажи/предложения объекта – аналога. Для дальнейших расчетов были выбраны следующие основные элементы сравнения: • Площадь земельного участка, кв.м. • Расстояние от МКАД, км. • Наличие электроснабжения В рамках настоящей статьи нами не рассматривались элементы, по которым объекты аналоги отличаются от объектов оценки, но которые не оказывают влияния на рыночную стоимость (принцип достаточности) объектов оценки. Для корректного применения корреляционно-регрессионных методов при определении стоимости объекта оценки с учетом отличий его от аналогов по одному или нескольким влияющим признакам, требуется обеспечить отсутствие в выборке исходных рыночных данных грубых погрешностей и нормальность ее распределения при максимально возможном объеме выборки. Гипотезы симметричности, нормальности распределения выборки и наличия в выборке грубых погрешностей могут быть проверены с помощью критериев, действенных в условиях малого объема рыночных данных. В случае невыполнения предъявляемых требований выборка должна быть сокращена, дополнена однородными данными или преобразована в зависимости от применяемой в качестве оценки РС статистики и доступной оценщику информации. Далее расчеты производятся в два этапа. На первом этапе в цены предложения аналогов вносятся известные корректировки. На втором Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 13 этапе рассчитывается стоимость объекта оценки регрессионным анализом. Как и в методе анализа сравнимых продаж, необходимо учесть те же факторы, влияющие на стоимость объекта оценки. В качестве корректировок, предваряющих регрессионный анализ, используются корректировки. Корректировка на цену предложения Следует отметить, что в текущих экономических условиях России метод сравнительных продаж имеет ряд ограничений. Так, например, наиболее целесообразно осуществлять сравнение на основании информации о ценах зарегистрированных сделок. Однако, информация о реальных сделках не нашла широкого распространения, поэтому наиболее доступными являются данные о ценах предложений на объекты, аналогичные оцениваемому имуществу, выставленные на свободную продажу. По нашему мнению, объявленные цены объектов – аналогов должны быть подвергнуты корректировке в связи с неизбежным процессом их снижения в процессе реализации (заключения договора купли – продажи). Ситуация на рынке недвижимости такова, что цена сделки может значительно отличаться от цены предложения. Рынок коммерческой недвижимости – это рынок покупателя, что выражается в том, что цену покупки устанавливает тот, кто платит. Продающая сторона либо соглашается, либо не продает. Случается, что продавец нуждается в срочной продаже, и продает по той цене, которую ему готов заплатить покупатель «прямо сейчас» – эта цена может сильно отличаться от заявленной и всецело зависит от покупателя. Следует отметить, что в рамках сравнительного подхода в подавляющем большинстве случаев не имеется возможности использовать данные по реальным сделкам, в связи с чем, приходиться ограничиваться информацией по предложениям, которые обычно достаточно полно представлены в соответствующих источниках. В этом случае, чтобы устранить систематическую составляющую погрешности, обычно Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 14 используется понижающая процентная поправка. Здесь хотелось бы отметить, что нельзя считать такой подход единственно верным. Не менее обоснованной является методика, суть которой состоит в использовании наименьших значений из выборки по ценам предложений в качестве наиболее вероятной цены сделки. Такой подход в большей степени отвечает одному из фундаментальных принципов, который предполагает, что в процессе торгов на рынке стороны сделки действуют разумно, исходя из своих экономических интересов. При этом разумность действий сторон сделки означает, что цена сделки является «наибольшей из достижимых по разумным соображениям цен для продавца и наименьшей из достижимых по разумным соображениям цен для покупателя» . По существу, при таком подходе значение скидки определяется разностью между средним значением цен предложений сопоставимых объектов (после соответствующих корректировок) и наименьшей ценой предложения. Таблица 4 – Значения корректировок на уторгование для объектов недвижимости, %2 Населенный пункт Жилая Торговая Офисная Производственн о-складская Земель- ныеучастк и аренда продажа аренда продажа аренда продажа аренда продажа продажа Средние города Владивосток - 6-10 (8,0) - 10-12 (11,0) - 5-11 (8,0) - 12-14 (13,0) 9-16 (12,5) Новосибирск 4-6 (5,0) 5-8 (6,5) 4-7 (5,5) 6-12 (9,0) - 8-11 (9,5) 6-13 (9,5) 9-14 (11,5) 9-16 (12,5) Омск 3-8 (5,5) 5-9 (7,0) 4-8 (6,0) - - 10-12 (11,0) - 11-15 (13,0) 12-16 (14,0) Пермь - 6-10 (8,0) - 9-12 (10,5) - 8-10 (9,0) - 11-13 (12,0) Тамбов 3-6 (4,5) 9-12 (10,5) - 9-11 (10,0) - 5-11 (8,0) - 6-10 (8,0) 8-14 (11,0) Тверь 3-5 (4,0) 6-8 (7,0) - 7-13 (10,0) - 7-12 (9,5) 6-10 (8,0) 7-14 (10,5) 8-11 (9,5) Среднее 4,7 7,8 10,1 9,2 8,7 11,3 11,7 Небольшие города и населенные пункты Московская область 4-10 (7,0) 8-13 (10,5) 6-10 (8,0) 5-8 (6,5) - 10-13 (11,5) 9-12 (10,0) 6-11 (8,5) 8-11 (8,5) Сочи - 8-10 - 9-12 - - - - 6-8 2Справочник расчетных данных для оценки и консалтинга (СРД №12) / Под ред. канд. техн. наук Е.Е. Яскевича. – М.: ООО «Научно-практический Центр Профессиональной Оценки», 2013. – 49 с. Таблица 1.3.2.Значения корректировок на уторгование для объектов недвижимости в различных городах РФ, Белоруссии, США, % Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 15 (9,0) (10,5) (7,0) Величина корректировки на торг была определена на основании информации, представленной в Справочнике расчетных данных для оценки и консалтинга (СРД №12) / Под ред. канд. техн. наук Е.Е. Яскевича. Таблица 5 - Расчет откорректированных цен предложений №п/п Наименование Цена предложения, руб./м2 Скидка на торг, % Цена предложения (откорректированная), руб./м2 1 Аналог 1 1860,00 8,5 1701,90 2 Аналог 2 555,66 8,5 508,43 3 Аналог 3 2800,00 8,5 2562,00 4 Аналог 4 2105,00 8,5 1926,08 5 Аналог 5 1200,00 8,5 1098,00 6 Аналог 6 1112,50 8,5 1017,94 7 Аналог 7 2400,00 8,5 2196,00 8 Аналог 8 3000,00 8,5 2745,00 9 Аналог 9 1785,71 8,5 1633,93 10 Аналог 10 2400,00 8,5 2196,00 11 Аналог 11 1000,00 8,5 915,00 12 Аналог 12 2800,00 8,5 2562,00 13 Аналог 13 3333,33 8,5 3050,00 14 Аналог 14 2976,19 8,5 2723,21 15 Аналог 15 2500,00 8,5 2287,50 16 Аналог 16 2327,88 8,5 2130,01 17 Аналог 17 2000,00 8,5 1830,00 18 Аналог 18 2240,00 8,5 2049,60 19 Аналог 19 2100,00 8,5 1921,50 20 Аналог 20 1920,00 8,5 1756,80 21 Аналог 21 750,00 8,5 686,25 22 Аналог 22 3946,38 8,5 3610,94 23 Аналог 23 3170,73 8,5 2901,22 24 Аналог 24 2560,00 8,5 2342,40 25 Аналог 25 2250,00 8,5 2058,75 26 Аналог 26 1840,00 8,5 1683,60 27 Аналог 27 1152,00 8,5 1054,08 Для использования выбранных параметров в регрессионной модели присвоим значениям неколичественных признаков «наличие электроснабжения» числовые метки, пользуясь процедурой равномерной оцифровки и высказанным гипотезам о влиянии признаков. Результат Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 16 присвоения числовых меток признакам представлен в таблице. Таблица 6 – Числовые метки при равномерной оцифровке. Наименование признака Наименования градаций Числовые метки наличие электроснабжения нет 0 есть 1 Для анализа оценочной величины стоимости 1 кв. м. объекта был проведен корреляционно – регрессионный анализ по статистическим данным объектов недвижимости Московской области, расположенных в пределах зоны МКАД за 2015 г. Корреляционно – регрессионный анализ проводился с применением программы Microsoft EXEL 7.0. Корреляционному анализу предшествовал отбор факторов, влияющих стоимость 1 кв.м. объекта недвижимости. Исходные данные после оцифровки неколичественных влияющих признаков представлены в таблице 7. Таблица 7 – Исходные данные после оцифровки неколичественных влияющих признаков № п/п Наименование удельная цена предложения скорректированной на торг, руб./м 2 ) Площадь, м 2 Расстояние от МКАД, км. Наличие электроснабже ния Х1 Х2 Х3 1 Аналог 1 1701,90 806000 10 0 2 Аналог 2 508,43 3920000 60 1 3 Аналог 3 2562,00 16000 8 1 4 Аналог 4 1926,08 6000 33 0 5 Аналог 5 1098,00 25000 60 0 6 Аналог 6 1017,94 24000 80 0 7 Аналог 7 2196,00 150000 12 0 8 Аналог 8 2745,00 120000 3 0 9 Аналог 9 1633,93 28000 15 0 10 Аналог 10 2196,00 30000 16 0 11 Аналог 11 915,00 400000 50 0 12 Аналог 12 2562,00 5000 8 1 13 Аналог 13 3050,00 1500 24 1 14 Аналог 14 2723,21 4200 50 1 15 Аналог 15 2287,50 108000 10 1 16 Аналог 16 2130,01 27800 12 0 17 Аналог 17 1830,00 105600 28 0 18 Аналог 18 2049,60 50000 36 0 19 Аналог 19 1921,50 92600 20 1 20 Аналог 20 1756,80 20000 40 1 21 Аналог 21 686,25 25000 70 0 22 Аналог 22 3610,94 37300 3 1 23 Аналог 23 2901,22 41000 7 1 24 Аналог 24 2342,40 20000 12 0 25 Аналог 25 2058,75 33000 10 0 26 Аналог 26 1683,60 86000 10 0 Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 17 27 Аналог 27 1054,08 75000 70 0 Проведенный анализ показал, что множественный коэффициент корреляции R = 0,874, следовательно, связь между результативным и факторными признаками тесная. Коэффициент множественной детерминации D = 0,764 свидетельствует о том, что оценочная величина стоимости 1 кв. м. объекта оценки на 76,4 % зависит от включенных в модель факторов, что говорит о достаточно высоком качестве модели. Остальные 23,6 % колеблемости определяются факторами, не включенными в модель Уравнение множественной регрессии по проведенному обследованию имеет следующий вид: y = 2340,512 - 0,00036*x1 - 18,5846*x2 + 629,3985*x3 Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf Таблица 8 – Расчет рыночной стоимости земельных участков № п/п Кадастровый номер участка Y- пересечение Х1 Площадь, м 2 Х2 Расстояние от МКАД, км. Х3 Н элект 1 50:01:0031106:13 2340,512 -0,00036 10600 -18,5846 110 629,3985 2 50:10:0010101:59 2340,512 -0,00036 9800 -18,5846 0 629,3985 3 50:10:0010101:63 2340,512 -0,00036 3035 -18,5846 0 629,3985 4 50:10:0010101:69 2340,512 -0,00036 1347 -18,5846 0 629,3985 5 50:10:0010101:70 2340,512 -0,00036 8453 -18,5846 0 629,3985 6 50:11:0000000:91 2340,512 -0,00036 8000 -18,5846 10 629,3985 7 50:12:0000000:80 2340,512 -0,00036 1254170 -18,5846 0 629,3985 8 50:14:0050102:350 2340,512 -0,00036 6289 -18,5846 19 629,3985 9 50:14:0050303:342 2340,512 -0,00036 20087 -18,5846 19 629,3985 10 50:14:0050702:44 2340,512 -0,00036 11256 -18,5846 19 629,3985 11 50:14:0050704:16 2340,512 -0,00036 7760 -18,5846 19 629,3985 12 50:14:0050704:19 2340,512 -0,00036 2203 -18,5846 19 629,3985 13 50:17:0021321:12 2340,512 -0,00036 10000 -18,5846 65 629,3985 14 50:19:0010201:675 2340,512 -0,00036 4500 -18,5846 80 629,3985 15 50:22:0020202:30 2340,512 -0,00036 8000 -18,5846 14 629,3985 16 50:22:0020202:31 2340,512 -0,00036 7000 -18,5846 14 629,3985 17 50:25:0010113:18 2340,512 -0,00036 1005 -18,5846 105 629,3985 18 50:25:0010115:14 2340,512 -0,00036 1507100 -18,5846 105 629,3985 19 50:25:0030425:4 2340,512 -0,00036 722200 -18,5846 105 629,3985 20 50:31:0040118:58 2340,512 -0,00036 6000 -18,5846 45 629,3985 21 50:33:0000000:132 2340,512 -0,00036 47300 -18,5846 88 629,3985 22 50:33:0040127:34 2340,512 -0,00036 30000 -18,5846 88 629,3985 23 50:37:0060601:9 2340,512 -0,00036 10833 -18,5846 100 629,3985 24 50:46:0030303:5 2340,512 -0,00036 60800 -18,5846 41,7 629,3985 25 50:49:0010110:30 2340,512 -0,00036 4800 -18,5846 45 629,3985 26 50:49:0010110:29 2340,512 -0,00036 4700 -18,5846 45 629,3985 Далее умножим стоимость 1 м2 объекта оценки на его площадь Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 19 Таблица 9 – Скорректированная рыночная стоимость земельных участков №п/ п Кадастровый номер участка Площадь, м2 Стоимость руб./ 1 м 2 Рыночная стоимость, руб. 1 50:01:0031106:13 10600 922 9770611 2 50:10:0010101:59 9800 2966 29070265 3 50:10:0010101:63 3035 2969 9010336 4 50:10:0010101:69 1347 2969 3999811 5 50:10:0010101:70 8453 2967 25078719 6 50:11:0000000:91 8000 2781 22249286 7 50:12:0000000:80 1254170 2515 3153834740 8 50:14:0050102:350 6289 2615 16442718 9 50:14:0050303:342 20087 2610 52417267 10 50:14:0050702:44 11256 2613 29408747 11 50:14:0050704:16 7760 2614 20284534 12 50:14:0050704:19 2203 2616 5763056 13 50:17:0021321:12 10000 1758 17582811 14 50:19:0010201:675 4500 1482 6666787 15 50:22:0020202:30 8000 2707 21654579 16 50:22:0020202:31 7000 2707 18950297 17 50:25:0010113:18 1005 1018 1023252 18 50:25:0010115:14 1507100 471 710578546 19 50:25:0030425:4 722200 756 546262042 20 50:31:0040118:58 6000 2131 12788552 21 50:33:0000000:132 47300 1317 62308105 22 50:33:0040127:34 30000 1324 39707266 23 50:37:0060601:9 10833 1108 11997735 24 50:46:0030303:5 60800 2173 132110100 25 50:49:0010110:30 4800 2132 10232932 26 50:49:0010110:29 4700 2132 10019917 В полученное значение рыночной стоимости земельных участков необходимо внести корректировку на назначение. Оценке подлежат земельные участки, разрешенное использование которых – земельные участки, предназначенные для размещения объектов электроэнергетики. Земельные участки с таким видом использования относятся к специализированным, т.е. ограничены конкретным видом функционального использования и имеют закрытый рынок либо вообще такового не имеют. При оценке подобных объектов может быть применен ограниченный набор подходов, методов и техник оценки. Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 20 Неспециализированные объекты, как правило, на соответствующих рынках являются более ликвидными, чем специализированные. Вследствие неразвитости рынка земельных участков со специализированным разрешенным использованием, в качестве аналогов для расчета сравнительным подходом принимались земельные участки, используемые под производственные и промышленные объекты. Корректировка на назначение, учитывает влияние ограничений на возможное использование объекта на его стоимость или стоимость его аренды. Наличие ограничений на возможное использование земельного участка по сравнению с земельным участком при отсутствии таковых может снижать его стоимость. Поскольку в качестве показателя сравнительной эффективности капитальных вложений при выборе их оптимального варианта оценивается окупаемость капитальных вложений, то принято решение для учета ограниченности целевого использовать средние сроки окупаемости капитальных вложений3 для разных типов недвижимости. Расчет корректировки производится по следующей схеме: - Определение срока окупаемости по производственной недвижимости в среднем по России (по публичным офертам реализации инвестпроектов, по аналитическим статьям). - Определение срока окупаемости по объектам энергетики в среднем по России (по публичным офертам реализации, по аналитическим статьям). - Определение доходности специализированной и неспециализированной недвижимости (как показатель обратный сроку окупаемости). - Определение корректировки (мультипликатора) на назначение к 3 Срок окупаемости - это время, в течение которого доходы от инвестиций становятся равны первоначальным вложениям (т.е. период, необходимый для того, чтобы средства, вложенные в проект полностью вернулись). Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 21 стоимости земельного участка, как отношение коэффициентов дисконта (коэффициента дисконта объектов неспециализированного назначения к коэффициенту дисконта объектов специализированного назначения). В экономическом смысле данная корректировка означает, что при прочих равных условиях земельный участок с видом функционального использования под проект с большим сроком окупаемости должен стоить меньше участка с использованием под проект с меньшим сроком окупаемости. Данные принимались на основании опубликованных инвестиционных проектов и аналитических статей, найденных нами в открытом доступе. Таблица 10 – Расчет среднего значения сроков окупаемости по производственной недвижимости Направление деятельности Стоимость Период окупаемости, лет Источник информации Техническое перевооружение и строительство новых производств в реальном секторе экономики 25 млн. рублей 5,64 http://tomsk.gov.ru/ru/ec onomy_finances/making _budget/result_selection_ project.html Создание цеха по производству дверей из ценных пород древесины 5,7 млн. рублей 6,00 http://www.investclub.ru/ invest_in/id/20761 Строительство складов - 7-8 (среднее 7,50) http://www.lisat.ru/news. view.php?nid=7665 Строительство первой очереди завода по производству строительной техники в Дзержинске (Нижегородская область) 11 млрд рублей 5-7 (среднее 6,00) http://www.astroyka.ru/news/index.ht ml?show_news=1835 Создание комплекса энергонезависимого производства продуктов питания 30-40 млн.долларов 5-10 (среднее 7,50) http://proventure.ru/load/ proekty/stroitelstvo_i_pr oizvodstvo_strojmaterial ov/poisk_investicij/24-1- 0-5 Строительство завода по 4320,0 млн. 6,00 http://www.dagpravda.ru Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 22 производству стеклотарной продукции рублей /?com=materials&task=v iew&page=material&id= 3038 Строительство цементно- помольного комбината 1577,0 млн. рублей 7,00 http://www.dagpravda.ru /?com=materials&task=v iew&page=material&id= 3038 Строительство завода по производству базальтовой нити и базальтового ровинга 11 360 000 евро 7,00 http://www.muslimeco.ru /oproject/16/ Строительство конструкторско- производственного центра 4 млрд рублей 7,00 http://dvigatelis.ya.ru/rep lies.xml?item_no=136 Строительство завода по переработке отходов методом плазменной газификации 50 млн. евро 7-10 (среднее 8,5) http://www.investclub.ru/ invest_in/id/19454 Строительство Цементного завода в Подгоренском районе Воронежской области 15 млрд. рублей 4,16 http://www.spbvenchur.ru/regions/22/pr ojectsvor.htm завод по производству строительных смесей 12 млн. евро 8,5 http://www.agencyvolny ostrov.ru/articles/avstrijs kij_cementnyj_zavod_ba umit_zapustili/ завод "Суффле" в Санкт- Петербурге 50 млн долл 7 http://www.stockmap.ru/ news/03824926/ металлургический мини- завод по выпуску арматуры и катанки г. Невинномыск 3 млрд. рублей 6 http://www.opengaz.ru/is sues/25- 466/perviy_poshel.html Строительство завода по переработке ТБО 20 000 000 долл. США 8 http://icbi.ru/business_o wners Строительство сахарного завод Кубань 8 http://planetagro.ru/02- 12-11-zavod17.html Строительство Уральского стекольного завод 2,8 млрд рублей 7 http://www.moderniz.ru/ news/uralskij_stekolnyj_ zavod_v_2014_godu_na meren_vyjti_na_proektn uju_moshhnost/2011-07- 17-1153 Среднее 6,87 В таблице 11 произведем расчет среднего значения сроков окупаемости по производственной недвижимости, но уже с учетом Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 23 подключения к электроснабжению. Таблица 11 – Расчет среднего значения сроков окупаемости по объектам электроэнергетики Направление деятельности Стоимость Период окупаем ости, лет Источник информации Строительство мини ТЭЦ в поселке Уруссу Ютазинского района Татарстана 900 млн. рублей 8,00 http://www.ecprogress.ru/?id=1744 Строительство ТЭЦ в г. Советская Гавань Хабаровского края 370,0 млн. долларов 8,83 http://investrf.com/ru/RUKHA/invest/107306/ Строительство ГТУ-ТЭЦ г. Знаменск Астраханской области 2 млрд. рублей 7,00 http://pkimperia.ru/tag/oborudovaniedlya-kotelnoj Строительство первого блока ТЭЦ в Колпине Санкт-Петербурга 6,3 млрд. рублей 10,00 http://www.proektstroy.ru/pu blications/announce/VEBdal-4-9-mlrd-rubley-nastroitelstvo-TETs-vPeterburge Строительство Новоростовской ГРЭС 2 мрлд. долларов 10,00 http://www.beregavolgi.com/ news/?p=32314 Строительства энергоблока №4 Пермской ГРЭС 16 млрд. рублей 12-15 (среднее 13,50) http://www.obo.ru/?lang=ru& option=message&task=list& mid=1747 Строительство газовой турбины ПГУ-410 мвТ на Краснодарской ТЭЦ 16 млрд. рублей 9,00 http://www.novaem.ru/ru/ne ws-powerindustry/date/2011-09-20/ строительство ТЭЦ п. Зырянка, Якутия 1 млрд рублей 10 http://www.marketelectro.ru/ news/4804/ Расширение Краснодарской ТЭЦ с установкой ПГУ-410 16 млрд. рублей 9 http://www.utz.ru/cgibin/news/view.cgi?news=262 Строительство ТЭЦ г. Усинск от 1,2 до 1,5 млрд. рублей 8 http://www.zcasherinfo.ru/energetika/ugolnaya87 7.html строительству на территории завода ТЭЦ электрической мощностью 42 мВт Производственном объединении "Стрела" г. Оренбург 1 650 миллионов рублей 6,5 http://www.ruenergo.ru/index .php?area=1&p=news&newsi d=2159 Среднее 9,08 Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 24 Корректировка на назначение рассчитана по формуле: Кназн = Kс / Кн-1 где Кназн – корректировка на назначение, %; Кс – рентабельность (доходность) для специализированной недвижимости Кн – рентабельность (доходность) для неспециализированной недвижимости Показатель доходности определялся как величина обратная сроку окупаемости. При расчете корректировки было сделано допущение о том, что разница в доходности будет сопоставима с разницей в стоимости между земельными участками под объекты производственно-складского назначения и земельными участками под объектами электроэнергетики. Расчет корректировки на назначение представлен в следующей таблице Таблица 12 – Расчет корректировки на вид разрешенного использования Назначение Среднее значение сроков окупаемости, лет Рентабельность (доходность инвестиций) Производственная недвижимость 6,87 14,56% Объекты энергетики 9,08 11,01% Таким образом, рассчитанную стоимость объектов оценки необходимо скорректировать на назначение. Допущение. Для участков площадью до 0,4 га корректировка на функциональное назначение не вводится, так как на данных участках могут быть расположены объекты, параметры и использование которых сопоставимо с производственно-складской недвижимостью, данные участки не позволяют разместить крупные объекты электроэнергетики (ГЭС, АЭС, с учетом полосы отчуждения). Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 25 Таблица 13 – Расчетные величины средних удельных стоимостей земельных участков ВРИ-10 в городских населенных пунктах Московской области Тип НП Населенный пункт Средняя удельная стоимость земельного участка ВРИ-10 в населенном пункте, руб./кв.м для участков площадью менее 0,4 га Средняя удельная стоимость земельного участка ВРИ-10 в населенном пункте, руб./кв.м для участков площадью более 0,4 га г Химки 3833,27 2503,85 г Шатура 653,78 42,86 Приведенные в таблице 13 расчетные величины средних удельных стоимостей земельных участков в городских населенных пунктах Московской области являются удельными показателями кадастровой стоимости оцениваемых земельных участков. Произведение расчетных величин средних удельных стоимостей земельных участков в городских населенных пунктах Московской области (таблица 12) на площади земельных участков, расположенных в этих населенных пунктах, дает величину рыночной стоимости объектов оценки. Таблица 14 – Расчет рыночной стоимости Кадастровый номер Рыночная стоимость, руб. Корректировка на назначение Рыночная стоимость, руб. 50:01:0031106:13 9770611 -24% 7426000 50:10:0010101:59 29070265 -24% 22093000 50:10:0010101:63 9010336 0% 9010000 50:10:0010101:69 3999811 0% 4000000 50:10:0010101:70 25078719 -24% 19060000 50:11:0000000:91 22249286 -24% 16909000 50:12:0000000:80 3153834740 -24% 2396914000 50:14:0050102:350 16442718 -24% 12496000 50:14:0050303:342 52417267 -24% 39837000 50:14:0050702:44 29408747 -24% 22351000 50:14:0050704:16 20284534 -24% 15416000 50:14:0050704:19 5763056 0% 5763000 50:17:0021321:12 17582811 -24% 13363000 50:19:0010201:675 6666787 -24% 5067000 50:22:0020202:30 21654579 -24% 16457000 50:22:0020202:31 18950297 -24% 14402000 50:25:0010113:18 1023252 0% 1023000 50:25:0010115:14 710578546 -24% 540040000 50:25:0030425:4 546262042 -24% 415159000 50:31:0040118:58 12788552 -24% 9719000 50:33:0000000:132 62308105 -24% 47354000 50:33:0040127:34 39707266 -24% 30178000 50:37:0060601:9 11997735 -24% 9118000 50:46:0030303:5 132110100 -24% 100404000 50:49:0010110:30 10232932 -24% 7777000 50:49:0010110:29 10019917 -24% 7615000 Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 26 Рыночная стоимость объекта недвижимости формируется под влиянием нескольких факторов: затрат на его создание, баланса спроса и предложения, потенциальной доходности объекта. В рамках настоящей статьи выполнена оценка объекта (земельного участка) одним классическим подходом – сравнительным. Итоговую величину рыночной стоимости оцениваемых земельных участков, рассчитанную с применением сравнительного подхода, можно считать вполне соответствующей термину "рыночная стоимость" и адекватной существующей рыночной ситуации. Итоговая величина рыночной стоимости объектов оценки – земельных участков в составе земель населенных пунктов, предназначенные для размещения электростанций, обслуживающих их сооружений и объектов, расположенных в Московской области по состоянию на 01.01.2015 г: Список литературы: 1. О плате за землю: Закон российской Федерации от 11 октября 1991 года № 1738-1 с изм. и доп. от 26 июня 2007 года // СНД РСФСР и ВС РСФСР 1991 № 44. Ст. 1424; СЗ РФ. 2007. № 27. Ст. 3213. 2. Гражданский кодекс Российской Федерации (ГК РФ) (части первая, вторая, третья и четвертая). Часть первая от 30 ноября 1994 года № 51-ФЗ; Часть вторая от 26 января 1996 года № 14-ФЗ; Часть третья от 26 ноября 2001 года № 146-ФЗ; Часть четвертая от 18 декабря 2006 года № 230-ФЗ; с изм. и доп. от 30 марта 2016 г. N 79-ФЗ // СЗ РФ.- 1994. -№ 32. -Ст. 3301; -1996. -№ 5.- Ст. 410; -2001. -№ 49.- Ст. 4552; -2006.- № 52- (часть I). -Ст. 5496; 2013. -№ 7. -Ст. 609; 2016 . - N 11. - ст. 1487 3. О государственной регистрации недвижимости: Федеральный закон от 13 июля 2015 г. N 218-ФЗ с изм и доп. от 3 июля 2016 г. N 361-ФЗ \\ СЗ РФ. 2015 г. N 29 (часть I) ст. 4344; 2016 г. N 27 (часть II) ст. 4294 4. Об утверждении Порядка определения платы и ее предельных размеров за загрязнение окружающей природной среды, размещение отходов, другие виды вредного воздействия: Постановление Правительства РФ от 28 августа 1992 г. N 632 // Собрание актов Президента и Правительства Российской Федерации. - 1992. - N 10. - Ст. 726. 5. О порядке определения нормативной цены земли: Постановление Правительства РФ от 15 марта 1997 г. N 319 // СЗ РФ. 1997. N 13. Ст. 1539. 6. Постановление Правительства Российской Федерации от 8 апреля 2004 года № 202 // СЗ РФ. 2004. №15. Ст.1494. Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 27 7. Дудник, Д.В. Основы социо-экономической самостоятельности сельских местных сообществ российской федерации / Д.В. Дудник, С.А. Бирюков, С.А. Дьяков, Н.Н. Яроменко, Т.А. Дудник // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 124. С. 243-256. 8. Дудник Д.В. Управление земельными ресурсами. - Краснодар: Изд-во «Парабеллум», 2008. 9. Дудник Д.В. Роль экономически обоснованного нормативного регулирования государственного управления использованием и охраной земель лесного фонда // Предпринимательство. - Москва. - 2008 г. - № 8. 10.Дудник Д.В. Содержание экономического механизма государственного управления земельными ресурсами Российской Федерации // Предпринимательство. - Москва. - 2009 г. - № 4. 11.Дудник Д.В. Механизм экономической оценки фактического воздействия нормативных правовых актов в Российской Федерации \\ Электронное научно- практическое периодическое издание «Экономика и социум». - Отв. ред. А.А. Зарайский. - Выпуск N 2(15), 2015. - Сайт: http://www.iupr.ru 12.Справочник расчетных данных для оценки и консалтинга (СРД №12) / Под ред. канд. техн. наук Е.Е. Яскевича. – М.: ООО «Научно-практический Центр Профессиональной Оценки», 2013. – 49 с. 13.Захарова, Ю.Н. Корреляционно – регрессионный анализ – как инструмент поиска резервов / Ю.Н. Захарова, Н.Н. Яроменко // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. № 4-3 (39) С. 82-86. References 1. O plate za zemlju: Zakon rossijskoj Federacii ot 11 oktjabrja 1991 goda № 1738-1 s izm. i dop. ot 26 ijunja 2007 goda // SND RSFSR i VS RSFSR 1991 № 44. St. 1424; SZ RF. 2007. № 27. St. 3213. 2. Grazhdanskij kodeks Rossijskoj Federacii (GK RF) (chasti pervaja, vtoraja, tret'ja i chetvertaja). Chast' pervaja ot 30 nojabrja 1994 goda № 51-FZ; Chast' vtoraja ot 26 janvarja 1996 goda № 14-FZ; Chast' tret'ja ot 26 nojabrja 2001 goda № 146-FZ; Chast' chetvertaja ot 18 dekabrja 2006 goda № 230-FZ; s izm. i dop. ot 30 marta 2016 g. N 79-FZ // SZ RF.- 1994. -№ 32. -St. 3301; -1996. -№ 5.- St. 410; -2001. -№ 49.- St. 4552; -2006.- № 52- (chast' I). -St. 5496; 2013. -№ 7. -St. 609; 2016 . - N 11. - st. 1487 3. O gosudarstvennoj registracii nedvizhimosti: Federal'nyj zakon ot 13 ijulja 2015 g. N 218-FZ s izm i dop. ot 3 ijulja 2016 g. N 361-FZ \\ SZ RF. 2015 g. N 29 (chast' I) st. 4344; 2016 g. N 27 (chast' II) st. 4294 4. Ob utverzhdenii Porjadka opredelenija platy i ee predel'nyh razmerov za zagrjaznenie okruzhajushhej prirodnoj sredy, razmeshhenie othodov, drugie vidy vrednogo vozdejstvija: Postanovlenie Pravitel'stva RF ot 28 avgusta 1992 g. N 632 // Sobranie aktov Prezidenta i Pravitel'stva Rossijskoj Federacii. - 1992. - N 10. - St. 726. 5. O porjadke opredelenija normativnoj ceny zemli: Postanovlenie Pravitel'stva RF ot 15 marta 1997 g. N 319 // SZ RF. 1997. N 13. St. 1539. 6. Postanovlenie Pravitel'stva Rossijskoj Federacii ot 8 aprelja 2004 goda № 202 // SZ RF. 2004. №15. St.1494. 7. Dudnik, D.V. Osnovy socio-jekonomicheskoj samostojatel'nosti sel'skih mestnyh soobshhestv rossijskoj federacii / D.V. Dudnik, S.A. Birjukov, S.A. D'jakov, N.N. Jaromenko, T.A. Dudnik // Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2016. № 124. S. 243-256. 8. Dudnik D.V. Upravlenie zemel'nymi resursami. - Krasnodar: Izd-vo «Parabellum», 2008. Научный журнал КубГАУ, №129(05), 2017 года http://ej.kubagro.ru/2017/05/pdf/94.pdf 28 9. Dudnik D.V. Rol' jekonomicheski obosnovannogo normativnogo regulirovanija gosudarstvennogo upravlenija ispol'zovaniem i ohranoj zemel' lesnogo fonda // Predprinimatel'stvo. - Moskva. - 2008 g. - № 8. 10. Dudnik D.V. Soderzhanie jekonomicheskogo mehanizma gosudarstvennogo upravlenija zemel'nymi resursami Rossijskoj Federacii // Predprinimatel'stvo. - Moskva. - 2009 g. - № 4. 11. Dudnik D.V. Mehanizm jekonomicheskoj ocenki fakticheskogo vozdejstvija normativnyh pravovyh aktov v Rossijskoj Federacii \\ Jelektronnoe nauchno-prakticheskoe periodicheskoe izdanie «Jekonomika i socium». - Otv. red. A.A. Zarajskij. - Vypusk N 2(15), 2015. - Sajt: http://www.iupr.ru 12. Spravochnik raschetnyh dannyh dlja ocenki i konsaltinga (SRD №12) / Pod red. kand. tehn. nauk E.E. Jaskevicha. – M.: OOO «Nauchno-prakticheskij Centr Professional'noj Ocenki», 2013. – 49 s. 13. Zaharova, Ju.N. Korreljacionno – regressionnyj analiz – kak instrument poiska rezervov / Ju.N. Zaharova, N.N. Jaromenko // Konkurentosposobnost' v global'nom mire: jekonomika, nauka, tehnologii. 2017. № 4-3 (39) S. 82-86.

Другие книги из этого раздела





© 2002 - 2024 RefMag.ru